基于SE-TCN的无人机异常时间序列检测

摘要

近年来,无人机在安全性与可靠性方面引起了广泛关注,针对无人机数据异常检测问题成为国内外学者的研究重点。无人机数据通过各类型传感器进行采集,并以时间序列的形式体现。传感器所采集到的各项无人机数据是保障无人机正常飞行与工作的关键。为了提高异常检测的精确度,针对无人机数据常见的各类型异常情况,提出来一种采用时序卷积神经网络(Temporal Convolution Network,TCN)并结合通道注意力机制(Squeeze-and-Excitation Networks)的异常检测算法。通过仿真实验验证,改进后的时序卷积神经网络在时间序列异常检测方面比传统的卷积神经网络,具有明显的提高异常检测精确度的优势。